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數字化轉型，到底是轉型，還是改革，還是革命？它是一場有標準答案的考試嗎？
近日，在由雷鋒網主辦的「鯨犀產業數字峰會」上，微軟中國CTO韋青，結合微軟自身實踐經歷，帶來了以《數字化反饋鏈——轉型的實證》的分享。
鯨犀產業數字峰會，是由業內最頂尖的企業家、工程領袖、CIO、解決方案專家、投資家，聯合發起的數字化系列論壇。
致力于將全新的數字化管理思維和實踐案例，推向傳統產業界、AI界、互聯網界、投資界、經濟學界。
韋青在演講中分享了不少他對數字化轉型的深刻體會：
以為轉型很難，或許是因為我們面臨的生存壓力還不夠大。
很多人關注Digital，也就是技術，但在真正做技術時卻發現盡管其難度很高，但最難還是人心，是管理，是領導，是如何引領整個團隊向前邁進。
這是一個開卷考試的時代，標準答案滿天飛，如何找到適合你的答案，回到最本源的科學精神、實證精神，這才是真正重要的。
確認偏差跟幸存者偏差基本上會同時出現，二者疊加，是在轉型過程中犯錯誤的主要原因。
所謂打通數據，實際上是標準化公司的組織結構，是康威定律在起作用。數據標準化了，公司的效率就可以提高，力量就可以加強，這跟秦始皇統一中國后，“書同文，車同軌”是一個道理。
只有達到一定數字化成熟度之后，才會談到數字中臺的話題。所以大家需要思考一下，到底是中臺有問題，還是自己的前提沒有預設好。
談數字化轉型必須要落在數字化、建模、仿真，把它的機理與各種各樣物理空間的特點映射到數字空間，在數字空間進行計算和優化以后，反過來加強物理空間，它的核心是信息物理系統的融合，是CPS。
以下為韋青的演講全文，雷鋒網做了不改變原意的編輯如下：
大家好，我是微軟中國首席技術官韋青，很高興今天可以同大家分享我們在轉型實操中的經驗和教訓，希望對大家有所幫助。
今天的主題是數字化反饋鏈轉型實證。首先，我想從轉型入手講一下我們最基本的體會。然后再進入我們認為非常重要的環節——如何在有約束的前提條件下談轉型。最后，交流一下在技術上的一些心得。
今天交流的假設前提是，大家都已經開始準備轉型或正在轉型。因為如果在經歷了這么多之后——比如過去一年的黑天鵝、灰犀牛事件層出不窮之后，還在想為什么要轉型，那么就不是這場演講能夠覆蓋的范圍了。
今天只談：如果已經走向轉型之路，該怎么辦。
不管是什么原因，您都踏上了一條您或許不想踏上的道路。去年疫情剛過去一兩個月時，我們的內部員工會議上，公司老總跟員工感慨，過去兩個多月在數字化轉型上的進步比，過去兩年都要多。
我就把這句話總結為：以為轉型很難，或許是因為我們面臨的生存壓力還不夠大。
疫情前，我們談了許多年轉型與數字化，談了許多年“互聯網+”、“智能+”等一系列新概念。但我們大多數人在沒有巨大壓力來臨之前，總有很多我們自己認為非常充分的理由來說服自己、說服別人轉型不可行，例如安全性、成本、難度等，又或者做一些表面功夫給別人看。
疫情過后，再不轉型就無法趕上時代的潮流，所以越來越多的公司與個人開始踏上轉型之路。
但正因如此，另一個問題出現：切身的實踐跟書本上的知識大不相同。這也是很多公司，高管或CTO、IT主管、業務主管，真正走向這條路以后最大的感慨。
今天在進行具體經驗分享時，我想跟大家交流一下我們觀察到的一些現象，以及一些思維誤區。
最重要的一點，我們經常談轉型，但是它的本源——數字化轉型（Digital Transformation）的含義究竟是何，許多人尚不明確。
很多人關注Digital，也就是技術，但在真正做技術時卻發現盡管其難度很高，但并非最難，最難還是人心，是管理，是領導，是如何引領整個團隊向前邁進。
在這里，我們用英文Digital Transformation來表示數字化轉型，但是我們應考慮一下，相較于Transformation，是否 Reformation與 Revolution更為合適。
用中文來表達數字化轉型，到底是轉型，還是改革，還是革命？
中國近幾十年的改革開放給我們大家帶來了非常深刻的關于變化的體會，那就是不能急也不能慢；且在人心把握上、在各種利益的權衡方面，這幾十年也讓我們有了非常多的經驗和教訓。
同樣地，如果把Digital Transformation或者數字化轉型只認為是轉型，沒有上升到改革甚至是革命的高度，那是不太恰當的。
就像工業化4.0革命，我們表述為轉型，是希望大家能夠放松，不要有太多壓力與顧慮。但實際上，這一過程應當是改革，而且最終要實現革命性的變化。如果不理解這一點的話，我們很容易想得較輕松，無所謂。
總之，如果在心理上、能力上、資源上還是管理協調各方面投入上不預先考慮到位的話，先不談技術，本身轉型是否能夠推動，都存在很大疑問。
是否需要在某個前提的約束條件下，談改革、談創新？還是無論如何都可以開始進行數字化轉型，開始Digital Transformation？
在我們看來，如果不把前提條件講清楚，很多問題并不能得到完美的解決，很多方案、策略，很有可能是空想。當應用到實際就會發現，這跟空想、跟理論與書本知識完全不一樣。
這時就要明確“Context”，也就是上下文、前提或者外部環境與內部條件之融合，學過計算機的人士會明白，在所有程序與IT框架中，首先一定有約束條件。這個概念在轉型中也是一樣適用。
它的最基本含義就是不能在不加約束條件、不加前提條件的情況下，隨便談轉型，談技術框架，談技術改進，這是不完備也沒有根據的。
接下來讓我們從上下文語意入手，從大環境入手，看如何在關注整個大環境前提的約束后看改革和轉型，以及我們曾經是否犯過錯誤。真正犯過錯誤以后我們就會發現，我們必須關注前提的約束，
了解我們在這個時代為什么要轉，以及在什么樣的時代前提條件下轉。
我們跟很多客戶交流過——這是一個范式變革的時代，原來很多認為理所當然的理念、現象都要改變。
同時，這是沒有正確答案的時代。很多人習慣于尋找標準答案，但在這個時代，標準答案一大堆，在網上任何搜索引擎上搜索數字化轉型或Digital Transformation，有無窮多的答案告訴你應該怎么轉，或者宣稱自己是專家，是優秀的人才，是大師，讓我來告訴你應該怎么轉。但應用時卻并非都有效。
實際上，這是暫時沒有正確答案的時代，卻也是標準答案滿天飛的時代——也就是說，這是一個開卷考試的時代。在這種時代下如何找到適合你的答案，這才是真正重要的。
在到處都是標準答案的開卷考試下，最重要的是要回到最本源的科學精神、實證精神，也就是我們常說的“實踐是檢驗真理的唯一標準”。
你可以有很多理論，說很多大話，但如果說實踐證明這種方式有問題，不適合自己，不能給自己帶來效率的提高、成本的下降、用戶滿意度的提高，那這個方法再好，對自己也是不適用的。
盡管各種理論滿天飛，我們經常聽到一些人講自己有“前無古人，后無來者”的方法，忽然發明了什么方式、發明了什么靈丹妙藥，但我們現在看到的很多內容——無論在信息領域，還是在社會改革領域——早在幾十年前就已經提出。
我們現在的目標是要進入智能世界、智能時代，也就是說我們要的是無處不在的計算，無處不在的智能，所以那些內容里很多是不適用的。
大家看這張圖，Mark Weiser，這是一個傳奇人物，他在1991年一篇論文中寫道，21世紀的時代就是“無處不在的計算”時代。
無處不在到什么程度呢？無處不在到我們根本感覺不到。這是三十年前，前輩列下的目標。Mark Weiser對未來的遠見，基本上幫我們塑造了現在整個技術發展范式。
這是Jim Gray，微軟的科學家，也是圖靈獎獲得者。他提出了“第四范式”的概念，指以后的科學發展觀，除了實驗、計算，最終會演變為數據驅動的科學發展觀。這是2007年制定的方向，整個社會真正進入以數據作為驅動的時代到來。
我想關鍵跟大家交流的幾點就是，這個時代紛紛紜紜，有各種各樣看似高大上的理論。但是，這個時代是最需要實操。在實操過程中，當需要自己做判斷、做選擇的時候，我們會發現自己思維有很多誤區，也許它們看起來跟技術無關，跟數字化無關。
數字化只是一部分，還有轉型。數字化轉型，在技術之外，還需要關于變化的引領過程。那么變化的路徑該怎么走？這里面很大程度在于選擇，在于決策，在于在不確定性中找到前進的方法。
總結下來，我們發現在數字化轉型非常重要的時代，有兩個偏差是非常引人關注的。
二戰的時候，Abraham Wald教授跟美國軍方在分析，如何保護飛機機體。回來的飛機上，沒有彈孔的地方應該值得專注研究的。
為什么這樣呢？大家在思維中很容易以幸存者作為參照物，就像現在在數字化轉型過程中型，我們特別愿意去看那些成功人士、成功公司。但是，不要只看成功人士的成功經驗，看看他們的教訓，可能對你更有幫助。
幸存者偏差下有另外一個故事：鱷魚池，非常值得深思。
假設有一批人，后有追兵，前面有一條河，里面都是兇猛的鱷魚，旁邊沒有路，必須游過去才可以達到彼岸。這時候大家面面相覷，誰都不敢下去。
結果有個人真的敢跳下去，大家非常興奮，一定拜他為王。他還在水里拼命游時可能被鱷魚或者鯊魚咬掉一只手，但好歹游到對岸去了。岸對面的人發現他是大師，趕緊跪下來拜他、求他，帶大家走向未來。
大家猜猜，對面那個人回過頭來跟這邊怎么說？他罵了一句話：誰把我踢下來的。
這就是幸存者偏差的另一個表現，所以我們不能只看成功的故事，而是要看背后，而且事實上，所有成功都是馬后炮，沒有人敢在之前就說自己是成功的。
確認偏差跟幸存者偏差像孿生兄弟，二者基本上會同時出現。這兩個偏差加在一起，是轉型過程中犯錯誤的主要原因。
確認偏差是指人們通常在思維范式中，只愿意聽或者接受承認跟他原來想法相同或相似的觀點和意見；而會對跟他主觀意愿不相同的想法，包括事實視而不見。
以我們的觀察，如果大家能夠在思維范式上有所突破，能夠盡量避免思維偏差，其實在數字化轉型過程中有非常大的成功保障。不能保證完全成功，但犯錯幾率可以極大下降。
數據孤島到底是什么原因？看似是各個部門數據之間無法打通，但數據真的那么難打通嗎？不同部門數據可能會比較零亂，但通過各種各樣的數據手段是可以解決的。
在現實中，很多數據打通不了不是因為它不能打通，而是因為權利的斗爭。
數據是什么？它代表著權力，代表著力量，看起來打通不了數據，背后的原因是擁有數據的部門，不愿意放棄它的權力。
我曾經問過許多公司老總，你們公司有沒有數據孤島？肯定有。有沒有數據煙囪有？肯定有。但這到底是技術問題，還是權利問題？這些公司要的不是把數據打通，而是需要有秦始皇式的人物。
所謂打通數據，實際上是改善公司的結構，數據標準化了，公司的效率就可以提高，力量就可以加強，這跟秦始皇統一中國后，”書同文，車同軌”是一個道理。
我們的文明就是因為這種統一，兩千多年來雖幾經坎坷，但凝聚力非常之強。相比之下，其他一些古文明就是因為沒有做到這點才會消失。團結一致，靠數據的力量打通在一起，把權力也集中在一起，才是破解數據孤島的本質。
人們對此褒貶不一。但實際上，中臺本身無所謂好壞，關鍵是這種方式適不適合自己。既然提到中臺，一定有前臺和后臺，關鍵是要確定公司的IT水準、數字化進程在什么階段。
如果在早期，那肯定是后臺的問題；如果在一段時間后效果不好，那就是前臺的問題。只有達到一定數字化成熟度之后，才會談到數字中臺的話題。所以大家需要思考一下，到底是中臺有問題，還是自己的前提沒有預設好。
因此，數字化轉型在談技術之前，首先要把思想擺正，要學會“因時因人因地因勢因財制宜”的復雜系統觀，否則“南橘北枳”，“汝之蜜糖，彼之砒霜”，這些是我們在數字化轉型沒談技術之前，阻礙我們做出正確選擇的主要障礙。
我們觀察到的另外一個現象就是，在轉型過程中很多人只說不練，英文中有Exploration、Explotation和Explocation，意思是開創型、開發型、解釋型。
我們經常講，數字化轉型人才有很多種，真的有用的，是開創型的或者開發型的，但看到最多的是解釋型的：這一類人做了很多分析，看了很多書，講起理論條條是道，但是做起來只會解釋，無法行動，無法開創，無法讓應用落地。
真正實操、做過技術落地、做過數字化轉型落地的人，通常有這三個感覺。第一，這不僅僅是一場轉型，這是一場革命；第二，技術很復雜；第三，比技術更復雜的是人心。
今天的主題是實證，因此分享的全部是從我們具體的實踐中總結出來的心得，更多的是教訓，只有在實踐過程中不斷試錯，不斷迭代，才能不斷接近真相，接近我們要走的方向。
在這個確定性消失的時代，我們永遠不可能完全正確，這是這個時代的主旋律，改革也好，創新也好，數字化轉型也好，這只是一個最基本的語言邏輯。
從技術上講，有前提約束，無論是云計算、物計算，還是邊緣末梢。首先是無處不在的計算，它可以產生無處不在的智能，更重要的是以人為本的技術。
大家可以從這張圖上看到，我們把所謂的云計算、邊緣計算放在不是那么重要的地位，或者它應該是一個看不見、摸不著的底層支架，讓用戶能夠感覺到的應該是一個以人為本的技術。
其實現在的范式，離圖靈所說的人工智能還有距離。目前的范式是以維納為代表的控制論，也就是說把社會中的每個環節、每個步驟，都加上一個負反饋信號。
如果每個環節加上負反饋，用類似PID的方式來進行控制和管理，能達到非常精準的程度，把要做的事給做了，這個是現在的主范式。
在這個前提下大家可以看到，我們要建立整個社會的數字化反饋鏈，產生智能。無論是客戶、員工，無論是運營、產品，都要加上這種能力，這就是技術上所要產生的賦能作用。無論是云計算、物聯網、大數據、人工智能，都要達到這個目標。
在這個前提下，我們把CPS或者數字孿生概念跟大家展開一下。CPS，即 Cyber Physical Systems，也稱為賽博物理系統或信息物理系統。
系統是有系統論的，中國的錢學森先生，國際最早的貝塔朗菲，美國圣塔菲學院都有專門研究復雜系統論，這一切都聚集在我們這個混沌復雜的時代，所以建議大家對這種系統論，復雜、混沌、涌現、融合、熵這些理論進行了解。
然后是物理系統的建模與仿真，很多人談數字化，但數字化是什么呢？化的是物理空間。物理空間需要用本體論、認識論、方法論的方法，來讓我們明悉如何把物理空間映射到數字空間。
談數字化轉型必須要落在數字化、建模、仿真，把它的機理與各種各樣物理空間的特點映射到數字空間，在數字空間進行計算和優化以后，反過來加強物理空間。
物理空間跟數字空間的關系是這個時代做一切人工智能、機器學習之前需要考慮的話題。
大家可能認為Azure是云計算，尤其是公有云計算。但對微軟來講，實證的體會是，無需把云計算的“云”看得那么重，核心還是計算。
從圖上可以看到，我們把它擴展了，認為它就是世界的計算機。Azure某種意義上講變成操作系統。操作從右到左，從公有云到邊緣運，到私有云，到混合云，到物聯網，到最終的末梢計算，這一切的一切，在這個時代，都叫計算。
真正的實證會發現，實證不會在乎太多名詞的，抓的是本質。本質在這個時代，就是要通過計算的方法，對數據進行加工。
而后來賦能物理空間。我們首先要把物理空間映射到數字空間，然后在數字空間中，每個環節都要進行計算，產生模式識別，產生算法，然后強化到物理空間，這個是我們在實證過程中，要做到的最基本的本源工作。
最后這張圖，是幾星期前微軟大會上整理的一份未來云計算愿景，可以看到雖然還叫云計算，但是整個覆蓋的范式是計算無處不在。我們稱之為分布式與普適計算，實際上就是無數不在的計算。
然后是泛在的智能、無處不在的智能。在這里，數據的隱私保護變成很重要的話題，再加上賦力全球勞動者、創造者，在可靠信任的基礎上，為整個人類進入智能時代打下非常堅實的基礎，這是我們數字化轉型的本意。
最后總結，談數字化轉型不能被技術的名詞所約束。真正實操時，我們不會在乎名詞，也不會在乎詞匯，我們只是看它有沒有用，是不是落地。
從有用的落地中會發現，如果數字化轉型的本質是CPS，把物理空間建模，建模以后映射到數字空間，收集數據、存儲，進行計算，計算以后產生模式識別，那么先不要把它過多認為是人工智能，目前它可能僅僅是一種機器學習，一種屬于機器的更加強大的學習能力。它可以反過來優化、強化物理空間，這才是我們對于實操的理解。
謝謝大家。
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